Комментарии 18
Так из-за шума они всегда должны быть разными, разве нет?
Данный способ явно не подойдет для детекции области движения. Что же до детекции изменения сцены — подойти может. На практике — не всегда, поскольку вы столкнетесь с невозможностью отличить «дребезг» сцены от условного движения.
В случае векторов, вы можете оценивать как интегральный показатель (как в статье), так и индивидуальные a*a + b*b по ячейкам сцены.
То есть для метода, основанного на оценке размера фрейма, вероятность ложноположительных срабатываний будет выше, причем, на уровне blackbox вы не сможете отличить их от положительных срабатываний.
На MV есть вполне себе статьи научные, например, такая.
Впрочем, на stack overflow, ваш метод тоже обсуждается.
Raspberry Pi — не релевантная платформа для стримингового Face ReID на выском FPS и HD-видео.
Если использовать Jetson Nano или другой микрокомпьютер, то какое программное решение позволит это сделать? Просто OpenVino мне кажется довольно общий ответ.
И есть ли вариант для домашнего использования?
Я не знаю, какое конкретно ПО поможет вам это сделать — мои коллеги делают такое ПО сами на Nvidia Deepstream и нейросетевых моделях для детекции и реидентификации лиц, плюс трекинг и поиск по косинусной мере.
В общем говоря, это совершенно другая песня.
Я такую же задачу решил для себя.
https://habr.com/ru/post/424191/
У меня работает и на Zero плате. Загрузка процессора небольшая. 18650 4S4P хватает на неделю автономной работы если, конечно ездой не злоупотреблять (моторы много берут)
Правда, по большей части, все это уже решено до нас. Python picamera.
Но код у модуля у picamera не сложный. Все собственно камера делает (h.264).
а на первой б-малинке с 256мб озу которая получится? всё думаю куда её приспособить…
Детекция изменений в сцене и сохранение видеофрагментов в формате h264 на Raspberry Pi без декодирования